Desarrollo de un modelo predictivo de deserción de estudiantes de primer año en institución de educación superior

Memoria para optar al título de Ingeniero Civil EléctricoEn Chile, durante los últimos 30 años ha habido un crecimiento significativo en el acceso de las personas a la educación superior. Acompañado de este crecimiento se ha visto un aumento en la deserción universitaria, siendo particularmente elevada la de alumnos de primer año. Este problema tiene grandes costos de distinta índole tanto para los alumnos como para las universidades, haciendo que se haya posicionado como una de las métricas más importantes que se utiliza para acreditar a las instituciones. La Universidad de las Américas se ha visto enfrentada a una alta tasa de deserción, traduciéndose en que en el año 2013 haya contribuido de manera importante a la pérdida de su acreditación, por lo que se transformó en tema prioritario a resolver. Por esto se ideó un plan para ayudar a los alumnos con mayor probabilidad de desertar. Actualmente UDLA no posee un sistema automatizado que clasifique a los alumnos en base a análisis de datos de su comportamiento, sólo se cuenta con un sistema de reglas creado en base al conocimiento de deserción de miembros de la universidad, por lo que tiene una alta tasa de errores. En el último estudio publicado por el Servicio de Información de Educación Superior sobre retención de alumnos de primer año, construido con datos de alumnos que ingresaron a estudiar el año 2016, la Universidad de las Américas se ubica en la posición 47 de 58 universidades. Por esto, desarrollar un sistema capaz de identificar a los alumnos que estén en riesgo de desertar sigue siendo un tema prioritario para la institución. El objetivo del presente trabajo es desarrollar un sistema capaz de entregar un índice de riesgo de deserción de cada alumno de primer año. Para esto se propone plantear el proceso de asignar riesgo como un problema de clasificación y afrontarlo con herramientas de inteligencia computacional. Para resolver el problema se dividió el semestre en tramos y se entrenó un modelo para cada uno de éstos. La precisión del primer modelo fue más baja que la de estudios similares que afrontaron el mismo problema en otras universidades del mundo, teniendo un 70,1% de aciertos. El modelo de cada tramo entregó mejores resultados que los del tramo anterior, siendo el del final del semestre el de mejores resultados llegando a un 82,5% de precisión, lo que se asemeja a otros trabajos